基于变压器的高效大规模交通预测：空间数据管理视角

本研究针对大规模交通数据中，协同建模动态空间依赖性的问题，提出了一种新的变压器框架PatchSTG，通过不规则空间分块来降低动态计算中涉及的点的数量，从而提高效率。实验结果表明，PatchSTG在训练速度和内存利用率上分别提高了10倍和4倍，同时保持了先进的预测性能。